docker数据库是单独放吗

不是单独放的。

Docker快速扩展的一个重要特征就是无状态，具有数据状态的都不适合直接放在Docker里面，如果Docker中安装数据库，存储服务需要单独提供，所以docker数据库不是单独放的。

Docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的Linux或Windows *** 作系统的机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。

最近开发了一基于springcloud的微服务架构的门户项目，因为客户对系统性能有要求，所以楼主对系统的一些api接口进行了大量压力测试。在压测过程中，发现接口的性能瓶颈之一是服务网关和数据库部署在虚机上，所以本文将分享内容分为两部分

性能压测思路是从软硬件负载 f5，nginx，到容器化平台k8s、docker、zuul网关，再到数据存储es、mysql、mongodb、redis，进行全面测试。

性能压测汇总

部分接口压测结果

空接口压测不走zuul，一个业务节点tps能达到 32000， 走zuul网关，一个业务节点空接口tps只有11000，性能损耗64%。

当时就感觉zuul网关在我心中高大的形象碎了一地，但是没办法，性能不达标必须要优化。所以楼主查了很多资料，也问过一些docker和k8s的容器化平台大牛，总结出两点经验：

所以楼主向公司申请物理机，继续性能压测，当然这不是重点，重点是接下来要讲的：为什么服务网关和数据库不能部署到虚拟机上 。

虚拟机的特点

io开销

我们知道，不管虚机上部署了多少个应用，一旦涉及到数据的存储，如果采用虚机部署数据库，会带来不必要的网络io开销。因为虚拟机在调度大量物理的cpu和内存、特别是磁盘IO时，必须经过虚拟机和物理机两层网络io读写开销 *** 作，是非常耗系统性能的。

一般情况下，使用虚拟机部署应用，其性能衰减约20%左右，这不是优化代码能解决的。

共享物理机资源

因为虚拟机在cpu资源、网络等方面共享物理机资源，虚拟机之间会存在竞争物理机资源，造成程序不稳定情况。

docker容器部署

更要命的是，如果数据库和zuul网关部署到容器（实质也是虚拟机）里，那么网络io读写变成docker（虚拟机）到虚机，再到物理机三层访问，无形之中又增加了io读写性能开销。尤其是对于请求吞吐量要求很高的服务网关zuul，是不能容忍的。

所以虚机对于IO密集型以及对延迟要求很高的业务场景不合适。

另外，早期的时候，作为一名架构师需要尽早的规划好服务网关和数据库的物理部署方式以及软硬件性能要求。

docker开发环境数据库要单独一个容器。docker搭建了lnmp环境后，如果需要访问安装在宿主机上的数据库或中间件，是不能直接使用127001这个ip的，这个ip在容器中指向容器自己，那么应该怎么去访问宿主机呢：例如你的docker环境的虚拟IP是19216899100，那么宿主机同样会托管一个和19216899100同网段的虚拟IP，并且会是主IP：192168991，那么就简单了，在容器中访问192168991这个地址就等于访问宿主机，问题解决注意，通过192168991访问宿主机，等于换了一个ip，如果数据库或中间件限制了本机访问或者做了ip段限制，要记得添加192168991到白名单。

蟹妖~~关注极迭代，和小伙伴一起看___4核8G+10M带宽属于比较好的机器了，能够满足大部分场景的需要。但要说能支持多少用户，就不能这样拍脑袋得到答案。用户支撑数量是由很多因素构成的，比如用的语言、架构、处理的业务类型、数据大小等等，这是一个不断调优的过程。

首先需要确定业务类型

不同的业务会有不同的特点，有些CPU占用比较高，比如内存计算类的；有些内存占用高，比如数据处理类的；有些需要大带宽，比如网络爬虫类的；有些磁盘占用高，比如和数据库类的。同样配置的机器跑不同的业务，效果就会天差地别，而且未用到的资源就大大的浪费了。根据自己的业务类型，调整机器的资源配比，是节省资金，提高支撑能力的好办法。

其次确定数据尺寸

网络传输的数据尺寸决定了带宽的占用程度，尺寸越小带宽越大，单位时间能够接入和处理的用户请求就更多。那么减少无效的数据传输，减少请求包的大小，是提高用户接入能力必须考虑的地方。

采用合理的语言架构

经过良好设计的系统，和随意堆砌的系统，接入能力是完全不同的。为了解决资源浪费问题，可以采用Docker之类的容器化，微服务化，能够有效的提高资源使用率，减少服务器压力。采用Nginx或Tengine、开启NIO、开启压缩、以及设置静态和局部缓存等，降低服务器负载采用MongoDB、NoSQL数据库，降低数据查询压力提高响应速度总之一句话：尽力减少前端无效请求，后端尽力将请求在靠近用户侧解决掉，避免业务过长，堆积在后端底层。

不断测算和调优

支撑的TPS数，是需要不断监控不断调优的。很多时候，一个微小的参数调整，都能带来成倍的性能提高。一个数十秒的业务请求，也许调优后就能在几十毫秒完成。真正的线上服务，持续监控和持续调优是长期进行的。

容器化是开发和部署应用的热门趋势，因为它们是加速开发的有效方式。容器的使用量在过去几年呈指数增长。

但是，跨基础架构管理容器可能会变得十分复杂，所以容器管理平台对于任何企业来说都是必不可少的工具。Kubernetes和OpenShift是市场上最受欢迎的两个容器管理平台。而OpenShift是基于Kubernetes的，那么二者之间到底有哪些区别呢？

OpenShift是由红帽（Red Hat）开发的容器化软件解决方案。他们的主要产品是OpenShift容器平台，这是基于Kubernetes管理的平台即服务（PaaS）。它是用Go和AngularJS编写的，并且有Apache许可证。

OpenShift Origin是红帽基于开源的云平台，允许开发人员构建，测试和部署云应用。该系统在Kubernetes核心之上添加工具，以实现更快的应用开发，轻松部署和扩展。

该平台除了可扩展外，还支持Go，Nodejs，Ruby，Python，PHP，Perl和Java，允许用户添加对其他语言的支持。关于可扩展性，该平台可以自动或手动扩展容器化应用。

OpenShift提供的一些功能包括：

在整个应用程序生命周期中的安全性 - 安全性检查内置于容器堆栈中。

平台上包含的内置监控功能是Prometheus，一种数据库和应用监控软件。你可以在Grafana仪表板上实时显示应用。

集中式策略管理 - 跨集群的单个控制台为用户提供了实施策略的集中位置。

兼容性-OpenShift是Certified Kubernetes计划的一部分，因此允许与Kubernetes容器工作负载兼容。

使用OpenShift的好处包括：

快速的应用开发 - 平台流传输和自动化容器管理过程，从而增强了DevOps过程。应用开发的这种加速意味着你可以更快地进入市场，从而提高竞争力。

没有供应商锁定提供与供应商无关的开源平台，这意味着用户可以根据需要将其容器流程迁移到新的 *** 作系统，而无需重新进行容器化编排。

自助服务配置 - OpenShift允许用户集成他们最常使用的工具，例如，视频 游戏 开发人员在开发与多个 *** 作系统兼容的 游戏 时可以使用此功能。

Kubernetes是一个开源容器即服务（CaaS）编排系统，用于自动化容器化应用的部署，扩展和管理，从而改进应用程序开发过程。Kubernetes的一些功能包括：

Kubernetes的好处包括：

由于OpenShift基于Kubernetes，因此它们有很多共同之处。但是，两个平台之间存在一些差异。让我们对OpenShift和Kubernetes功能进行比较：

基础

虽然两者都基于Linux，但每个产品都在不同的环境中运行：

Kubernetes在其可运行的 *** 作系统方面更加灵活。但是，包管理器应该是RPM，这意味着选择合适的Linux发行版。因此最好在Fedora，Ubuntu或Debian上运行它。Kubernetes可以部署在任何主要的IaaS平台上，例如AWS，Azure，GCP、阿里云、IBM云平台等。

OpenShift可以安装在Red Hat Enterprise Linux（RHEL）和Red Hat Enterprise Linux Atomic Host（RHELAH）以及Fedora和CentOS上。OpenShift Dedicated允许在云中创建自己的集群，特别是基于AWS。

Rollout

这两种产品在Rollout方面都很复杂：

Kubernetes运行平台的多样性意味着有无数的解决方案可以在本地创建Kubernetes集群。大多数都基于Rancher Kubernetes Everywhere（RKE）或kops等安装程序。

OpenShift可避免在首次Rollout后需要额外的组件。因此，它配备了基于Ansible的专有安装程序，可以使用最少的配置参数安装OpenShift。

Web UI

与通过基于Web的用户界面管理集群的能力相比，OpenShift和Kubernetes之间存在很大差异。

Kubernetes的仪表板必须单独安装，需要通过kube代理访问，以将本地机器的端口转发到集群的管理服务器。此外，它没有登录页面，但你需要手动创建承载令牌以提供身份验证和授权。所有这些复杂性导致Web UI对于真正的日常管理工作而言不是很有价值。

OpenShift的Web控制台有一个登录页面，可以轻松访问，甚至可以让你通过表单创建和更改大多数资源。虽然你无法通过Web管理集群，但可以可视化服务器，项目和集群角色。

集成镜像注册表

关于集成图像注册表的两个系统之间的关键区别：

使用Kubernetes，可以设置自己的Docker注册表，但没有集成镜像注册表的概念。

OpenShift附带了一个集成的镜像注册表，可以与Docker Hub或Red Hat一起使用。它甚至还有一个注册表控制台，可以在其中搜索与集群中项目相关的镜像和镜像流的信息。

Jenkins

虽然Kubernetes中不存在该概念，但可以部署自己的自定义Jenkins镜像。生成的组件是上传到镜像存储库的docker镜像。

OpenShift使用Pipeline构建，这是一种源到镜像构建的形式，它引用包含Jenkins的镜像，而Jenkins又监控ImageStreamsTags。当需要更新时，它可以启动Jenkins构建。

网络

Kubernetes没有本机网络解决方案，但提供可供第三方网络插件使用的接口。

OpenShift有一个开箱即用的本机网络解决方案OpenvSwitch，它提供三种不同的插件。

两者都是开源软件平台，来满足容器编排和应用开发。它们使得以简单易管理的方式部署和管理容器化应用成为可能。OpenShift Web控制台使其非常有用，允许直接通过它执行80％以上的任务。

虽然两者都有类似的核心（毕竟OpenShift内置了Kubernetes），OpenShift通过其开箱即用的功能使安装更容易。安装Kubernetes通常需要交钥匙解决方案或托管Kubernetes集群。

您选择的系统将取决于您的系统要求以及开发过程的关键灵活性或良好的Web界面。

大数据技术专业主要包括以下方面的学习内容： 

数据库技术： 数据库是存储和管理数据的关键技术。大数据技术专业需要学习SQL和NoSQL等不同类型的数据库技术，以及如何优化数据库性能和处理海量数据的技术。

数据挖掘和机器学习： 数据挖掘和机器学习是大数据处理的核心技术。学习数据挖掘和机器学习技术可以帮助专业人员处理和分析大规模的数据集，发现数据中的模式和规律。

大数据存储和管理： 大数据需要用分布式存储和管理系统来存储和管理数据。需要学习Hadoop、Spark、Hive、HBase、Cassandra等分布式存储和管理系统的使用和优化技术。

数据可视化和分析： 数据可视化和分析可以帮助专业人员将大数据转化为易于理解的信息。需要学习数据可视化和分析工具，例如Tableau、Power BI等。

大数据安全： 大数据安全是大数据技术中的一个重要问题。需要学习数据安全策略、数据加密技术、身份认证和访问控制等安全技术。

云计算和容器化技术： 云计算和容器化技术可以帮助专业人员管理和部署大规模的应用程序和服务。需要学习云计算和容器化技术，例如Docker、Kubernetes、AWS、Azure等云计算平台和服务。

综上所述，大数据技术专业需要学习的知识涵盖数据库技术、数据挖掘和机器学习、大数据存储和管理、数据可视化和分析、大数据安全、云计算和容器化技术等方面。通过掌握这些技术，可以更好地处理和分析大规模的数据集，为企业提供更好的数据决策和业务价值。

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北大青鸟中博学生课堂实录

数据库数据集合顾名思义库存储地方嘛即存放大量数据地方而往数据库里放数据或者访问数据库里数据方式数据结构内容了

数据库相当于容器数据结构相当于往容器里放东西方式和取东西方式没有数据结构容器里东西(数据)会杂乱无章取出来也麻烦

1、数据存储层

数据存储设计到数据库的概念和数据库语言，这方面不一定要深钻研，但至少要理解数据的存储方式，数据的基本结构和数据类型。SQL查询语言必不可少，精通最好。可从常用的selece查询，update修改，delete删除，insert插入的基本结构和读取入手。

Access2003、Access07等，这是最基本的个人数据库，经常用于个人或部分基本的数据存储；MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力；

SQL Server2005或更高版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了；

DB2，Oracle数据库都是大型数据库，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台；

BI级别，实际上这个不是数据库，而是建立在前面数据库基础上的，企业级应用的数据仓库。Data Warehouse，建立在DW机上的数据存储基本上都是商业智能平台，整合了各种数据分析，报表、分析和展现，BI级别的数据仓库结合BI产品也是近几年的大趋势。

2、报表/BI层

企业存储了数据需要读取，需要展现，报表工具是最普遍应用的工具，尤其是在国内。过去传统报表大多解决的是展现问题，如今像帆软报表FineReport也会和其他应用交叉，做数据分析报表，通过接口开放功能、填报、决策报表功能，能够做到打通数据的进出，涵盖了早期商业智能的功能。

Tableau、Qlikview、FineBI这类BI工具，可分在报表层也可分为数据展现层，涵盖了数据整合、数据分析和数据展现。FineBI和Tableau同属于近年来非常棒的软件，可作为可视化数据分析软件，可常用FineBI从数据库中取数进行报表和可视化分析。相对而言，可视化Tableau更优，但FineBI又有另一种身份——商业智能，所以在大数据处理方面的能力更胜一筹。

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